Existing reinforced concrete (RC) building frames constructed before the seismic design was applied have seismically deficient structural details, and buildings with such structural details show brittle behavior that is destroyed early due to low shear performance. Various reinforcement systems, such as fiber-reinforced polymer (FRP) jacketing systems, are being studied to reinforce the seismically deficient RC frames. Due to the step-by-step modeling and interpretation process, existing seismic performance assessment and reinforcement design of buildings consume an enormous amount of workforce and time. Various machine learning (ML) models were developed using input and output datasets for seismic loads and reinforcement details built through the finite element (FE) model developed in previous studies to overcome these shortcomings. To assess the performance of the seismic performance prediction models developed in this study, the mean squared error (MSE), R-square (R2), and residual of each model were compared. Overall, the applied ML was found to rapidly and effectively predict the seismic performance of buildings according to changes in load and reinforcement details without overfitting. In addition, the best-fit model for each seismic performance class was selected by analyzing the performance by class of the ML models.
웹 기술과 교육 환경의 급속한 발전으로 웹기반 협동학습 시스템이 많은 관심을 받고 있다. 최근에는 협동학습에 학습의 흥미와 능동적 참여를 높일 수 있는 게임을 접목하는 연구들이 등장하고 있다. 이러한 연구들은 게임을 사용하는 TGT 학습 모델에 기반한 것들로 대부분 시스템 설계 제안 수준에 머물렀으며, 구현 연구도 순수 TGT 모델만을 구현해 여러 문제점들을 가지고 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 확장된 TGT 모델을 정의하고 이에 기반한 새로운 웹기반 협동학습 시스템을 제안하였다. 확장 부분은 Jigsaw II 모델의 전문가 학습, STAD 모델의 향상점수 아이디어, 피드백 학습을 위한 학습자의 게임 문제 출제 참여 등을 포함한다. 순수 TGT 모델 기반 시스템에 대한 제안 시스템의 유용성을 검증하기 위해 두 시스템을 실제 중학교 두 반에게 적용하여 실험을 하였으며 그 결과 제안 시스템이 비교 시스템보다 더 나은 결과를 보임을 보였다.
학습자들은 스마트 디바이스를 이용하여 언제 어디서나 인터넷 접속을 통한 각종 학습처리까지 가능하다. 일상생활에서 계속적으로 스마트 디바이스를 이용할 수 있는 인터넷의 자유를 얻는 만큼 학습자들의 다양한 학습(learning) 서비스 요구와 이용 또한 활발해 진 것이다. 이점에서 요구하는 학습의 관련된 자료들을 동시에 제공할 수 있는 조화로운 융합형 학습 서비스를 제공하는 새로운 이-러닝 연구의 필요성이 높아지고 있다. 융합형 학습 서비스는 하나의 혹은 여러 디바이스를 통해 복합 미디어를 구성하는 각각의 콘텐츠간의 조화로운 동기화는 중요 조건이다. 현재는 대표적으로 융합미디어간의 동기화를 제공하는 방법은 콘텐츠간 절대적인 시간 값을 맞추는 방법이다. 그러나 이 방법은 콘텐츠를 전송시 시간적인 딜레이 발생한다. 또한 콘텐츠의 지속시간에 대한 절대적인 시간값을 직접 입력해야하는 번거로움이 있으며, 콘텐츠 작성 시 여러 문제들이 발생한다. 본 논문에는 동기화 문제를 해결 할 수 있는 내용에 따른 하모나이징 동기화 기법 모델(Harmonizing Sync Model)을 제고하고자 한다. 내용에 따른 동기화 기법은 학습 콘텐츠를 집합관계를 효과적으로 모델링 하여 다양한 학습 융합미디어를 갖춘 스마트러닝 개념이다.
웹 기술의 빠른 성장과 더불어, 웹은 다양한 측면에서 우리의 삶뿐만 아니라 교육과 학습을 변화시켰다. 웹 기반 학습은 자기 주도적 학습과 창의적 학습을 언제 어디서나 지원해 줄 수 있게 되었지만 학습 내용들로 구성되는 하이퍼 공간의 구조가 복잡할 경우 학습자들은 방향 감각 상실이나 인지 과부하를 경험할 수도 있다. 본 논문에서는 인지적 부하 이론을 근거로 초보자들이 프로그래밍 학습을 한 때 경험할 수 있는 인지 부하를 줄일 수 있는 웹 기반 적응형 하이퍼미디어 시스템을 설계하고 구현하였다.
디지털 콘텐츠 분야의 급속한 발전과 함께, 디자이너들에게 있어 다양한 미디어를 통해 구현되는 디지털 색채를 전문적으로 활용할 수 있는 능력이 요구되게 되었다. 따라서 본 연구의 목적은 이러한 색채 디자인 능력을 함양시킬 수 있는 새로운 디지털 색채 디자인 교육과정을 제안함에 있다. 본 연구에서는 전통적인 색채이론과 디지털 매체에 대한 이해를 기반으로, 다양한 디지털 색채 실습 기회를 제공하는 대학수준의 디지털 색채 디자인 교육내용을 개발하였다. 또한 면대면 교실 수업과 웹 기반 수업을 통합한 혼합학습(Blended Learning) 방식을 활용하여, 학습자와의 상호작용을 촉진시켜 보다 풍부한 색채 경험을 제공할 수 있는 교육방법을 제안하였다. 새로운 디지털 색채 교육과정을 두 차례의 대학 강의에 적용하여, 교육과정의 효율성을 검증하였다.
There has been an influx of traders and researchers eager to gain a better understanding of the market due to the rapid growth of the FOREX market. Traders with varying degree of experience are also often inundated with information, analysis methods as well as trading rules when making a trading decision on buying/selling a currency exchange pair. Thus, this paper reviews the current computational tools and analysis methods used within the FOREX trading community and proposes the development of a web-based trading platform with e-learning features to support beginners. Novice traders could also benefit from the use of the proposed e-learning trading platform as it helps them gain valuable knowledge and navigate the FOREX market in real-time. Even experienced traders would find it useful as the platform could be used for actual trading and acts as a reference point to understand the reasoning behind the certain technical analysis implementation that are still unclear to them.
This paper presents the replication of a desired vibration response by iterative learning control (ILC) system for a vibration motion replication actuator. The vibration motion replication actuator has parameter uncertainties including system nonlinearity and joint nonlinearity. Vehicle manufacturers worldwide are increasingly relying on road simulation facilities that put simulated loads and stresses on vehicles and subassemblies in order to reduce development time. Road simulation algorithm is the key point of developing road simulation system. With the rapid progress of digital signal processing technology, more complex control algorithms including iterative learning control can be utilized. In this paper, ILC algorithm was utilized to produce simultaneously the six channels of desired responses using the Stewart platform composed of six linear electro-magnetic actuators with Halbach magnet array. The convergence rate and accuracy showed reasonable results to meet the requirement. It shows that the algorithm is acceptable to replicate multi-channel vibration responses.
Purpose : The objective of this study was to determine efficacy of sleep-dependent motor learning. Methods : This is a literature study with books and internet. We searched the PubMed, Science Direct, KISS and DBpia. Key words were Sleep-dependent, motor learning, RAM and LTP. Results : Procedural memory, like declarative memory, undergoes a slow, time-dependent period of consolidation. A process has recently been described wherein performance on some procedural task improves with the mere passage of time and has been termed "enhancement". Some studies have reported that the consolidation/enhancement of perceptual and motor skill is dependent on sleep. Specially, rapid-eye-movement(REM) sleep seems to benefit procedural aspects of memory. Conclusion : Motor learning is very important for CNS injury patients. And also distribution of practice sessions is important because REM sleep is to benefit procedural aspects of memory consolidation.
Building professional identity is the most basic purpose of medical education. Students who enter medical schools do not have an identity rooted in the medical profession, and universities should therefore take steps to help students form their identity as doctors, attitudes, beliefs, and values through the curriculum. However, while medical knowledge and clinical skills are fully reflected in basic medical education, issues persist regarding education on values, attitudes, and beliefs that are important for professional identity. Regarding the process of professional identity formation, it is important to keep in mind that rapid changes in modern society lead to corresponding changes in socio-cultural expectations and demands related to professional identity, resulting in discrepancies between the reality of medical education and the actual field of medicine. Medical schools need to prepare students for these discrepancies, and in-depth discussions should address what is important and what should be solved first at medical education sites. However, it is difficult to generalize the tasks of professional identity formation in the field of medical education because each medical school may have unique circumstances. This article discusses the tasks that medical education should solve for professional identity formation education in terms of five aspects: establishing learning outcomes, training educational experts, introducing transformative learning, utilizing self-directed learning, and developing evaluation methods.
Due to the recent rapid increase in passenger and cargo air transport demand, the capacity of Jeju International Airport has been approaching its limit. Even though in COVID-19 crisis which has started from Nov 2019, Jeju International Airport still suffers from strong demand in terms of air passenger and cargo transportation. However, it is an undeniable fact that the delay has also increased in Jeju International Airport. In this study, we analyze the correlation between weather and delayed departure operation based on both datum collected from the historical airline operation information and aviation weather statistics of Jeju International Airport. Adopting machine learning techniques, we then analyze weather condition Jeju International Airport and construct a delay prediction model. The model presented in this study is expected to play a useful role to predict aircraft departure delay and contribute to enhance aircraft operation efficiency and punctuality in the Jeju International Airport.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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